Greenhouse Gas Emissions cuts, a set of fuel-based mitigation wedges in Canada
Notice bibliographique
Résumé
To combat climate change, a global transition from fossil fuels to renewable energy and low-carbon systems is necessary. The energy sector plays a pivotal role in this transition. This thesis aims to guide the Canadian oil and gas (O&G) industry in developing investment strategies for transitioning to renewable energy sources, supporting the 2030 Emissions Reduction Plan. \n \nMitigation wedges provide an accessible framework for understanding emissions-reducing actions. This thesis derives a set of mitigation wedges for transitioning from fossil fuels to renewable energy, which can be applied in designing O&G companies' strategies towards achieving Canada's GHG emissions reductions. Quantitative methods and statistical analysis are applied to a balanced panel dataset collected from the Canada Energy Regulator (CER) website, including information on provinces, territories, and the entire country from 2005 to 2050, with historical data up to 2020. \n \nThe study demonstrates that end-use energy demand for natural gas in the industrial and transport sectors and refined petroleum products in the industrial and residential sectors positively impacts GHG emissions reduction in the O&G industry. These four mitigation wedges can significantly contribute to the Canadian O&G industry's GHG emissions target of 42% below 2019 levels. This research offers valuable insights for decision-makers at industry and policy levels to support a successful transition to a low-carbon economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».